投资组合理论是现代金融学研究的核心问题之一,1952年美国经济学家Harry M. Markowitz提出了均值-方差投资组合理论,奠定了投资组合定量化研究的基础。在传统的投资组合理论中,投资组合权重由资产的收益(均值)和风险(方差)决定,因此收益和风险的估计和预测是投资组合研究中非常重要的问题。对投资组合的影响因素及其重要程度的研究,多通过研究收益和风险的影响因素及其重要程度来间接体现。实证研究表明,资产收益率的各阶矩是可预测的。以往研究人员做了大量的工作探讨哪些经济变量对资产收益率是具有预测功能的,并利用这些预测变量建立线性预测模型。姑且不论收益和预测变量之间的线性关系是否正确,投资组合权重与收益、风险的关系往往都是非线性的,因此传统的研究方法模糊了投资组合与预测变量之间的关系,无法准确反映预测经济变量对投资组合的重要程度。鉴于以上的事实,Ait-Sahalia和Brandt (2001)将投资组合权重与具有预测功能的经济变量之间的关系作为研究的重点,从而规避了估计资产收益率均值和方差的难题,并用单指标模型研究了预测变量对于投资组合的重要程度。在单指标模型中,将预测变量线性组合成一个指标,投资组合权重仅通过该指标依赖于预测变量。指标的构成成分可以帮助投资者判断哪些经济变量是需要追踪并重点关注的。本文利用Ait-Sahalia和Brandt (2001)的研究方法,对中国资本市场的数据进行了实证研究,选取了沪深300指数、上证国债指数和7天回购利率分别作为股票类、债券类和无风险资产进行投资组合研究。对于预测经济变量的选择,不仅包括以往研究中最常用的变量,同时考虑到中国资本市场受政策影响较大的特点,把对资本市场具有显著影响的宏观经济、金融变量纳入分析。如此,论文结合了宏观和微观两个层面对中国资本市场的投资组合影响因素进行分析。